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k mEAns mAtlAB

[Idx,C,sumD,D]=Kmeans(data,3,’dist’,’sqEuclidean’,’rep’,4) 等号右边: kmeans:K-均值聚类 data是你自己的输入数据 3 是你要聚成3类 dist sqEuclidean 这2个参数,表示距离函数为欧式距离。什么是欧式距离自己百度 ’rep’,4 聚类重复次数4次...

close all; clear; I_rgb = imread('color-cam4-f0.bmp'); %读取文件数据 figure(1); subplot(1,2,1); imshow(I_rgb); %显示原图 title('原始图像'); %将彩色图像从RGB转化到lab彩色空间 C = makecform('srgb2lab'); %设置转换格式 I_lab = appl...

[idx,c]=kmeans(X,k) 其中k是聚类中心个数 X是你存储需要处理的坐标的矩阵 c是一个存储了聚类中心点坐标的矩阵 MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境...

首先给出原始数据{x1,x2,...,xn},这些数据没有被标记的。 初始化k个随机数据u1,u2,...,uk。这些xn和uk都是向量。 根据下面两个公式迭代就能求出最终所有的u,这些u就是最终所有类的中心位置。 公式一: 意思就是求出所有数据和初始化的随机数据...

以MATLAB R2012b为例: 一、点击下图中红圈指示“Find Files”。 二、执行完步骤一,出现下图,先在红圈1中输入“kmeans”,再在红圈2中选择文件类型为“.m“,再在红圈3中选择搜索范围”Entire MATLAB path“,再点击红圈4中”Find“,然后就会出现红圈5...

kmeans是K均值聚类 cluster是层次聚类 从总体思想上k均值是由上到下的,他是在你给定所分的类数后,保证这K类之间获得最大的划分。而层次聚类是由下到上的,它把每一个个元素视为一类,然后距离最短的两类合为一类,逐渐合并合所有元素并成一个...

K-means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以偶是距离作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最...

首先给出原始数据{x1,x2,...,xn},这些数据没有被标记的。 初始化k个随机数据u1,u2,...,uk。这些xn和uk都是向量。 根据下面两个公式迭代就能求出最终所有的u,这些u就是最终所有类的中心位置。 公式一: 意思就是求出所有数据和初始化的随机数据...

IDX = kmeans(X,k) , 这个IDX就是X中每一个点所属的分类。例如, IDX = [2;1;3], 则X的第一个点在第2类里,第二个点在第1类,第三个点在第3类。 如果要存储,则用 CLASS1 = X(IDX==1); CLASS2 = X(IDX ==2); ...

% 可能是聚类后的图像数据不匹配,用如下代码试试 iidx = uint8(iidx);level = graythresh(iidx);imageout = im2bw(iidx,level);imshow(imageout);

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